Last updated on 2025-08-27 21:50:32 CEST.
| Flavor | Version | Tinstall | Tcheck | Ttotal | Status | Flags |
|---|---|---|---|---|---|---|
| r-devel-linux-x86_64-debian-clang | 2.3.0 | 22.69 | 169.90 | 192.59 | OK | |
| r-devel-linux-x86_64-debian-gcc | 2.3.0 | 15.10 | 525.27 | 540.37 | ERROR | |
| r-devel-linux-x86_64-fedora-clang | 2.3.0 | 318.07 | OK | |||
| r-devel-linux-x86_64-fedora-gcc | 2.3.0 | 285.80 | OK | |||
| r-devel-windows-x86_64 | 2.3.0 | 25.00 | 240.00 | 265.00 | OK | |
| r-patched-linux-x86_64 | 2.3.0 | 22.37 | 157.96 | 180.33 | OK | |
| r-release-linux-x86_64 | 2.2.0 | 22.50 | 157.62 | 180.12 | OK | |
| r-release-macos-arm64 | 2.3.0 | 58.00 | OK | |||
| r-release-macos-x86_64 | 2.3.0 | 202.00 | OK | |||
| r-release-windows-x86_64 | 2.2.0 | 27.00 | 254.00 | 281.00 | OK | |
| r-oldrel-macos-arm64 | 2.3.0 | 64.00 | OK | |||
| r-oldrel-macos-x86_64 | 2.3.0 | 166.00 | OK | |||
| r-oldrel-windows-x86_64 | 2.3.0 | 28.00 | 243.00 | 271.00 | OK |
Version: 2.3.0
Check: tests
Result: ERROR
Running ‘testthat.R’ [406s/520s]
Running the tests in ‘tests/testthat.R’ failed.
Complete output:
> library(testthat)
> library(deepregression)
Loading required package: tensorflow
Loading required package: tfprobability
Loading required package: keras
The keras package is deprecated. Use the keras3 package instead.
>
> if (reticulate::py_module_available("tensorflow") &
+ reticulate::py_module_available("keras") &
+ .Platform$OS.type != "windows"){
+ test_check("deepregression")
+ }
Downloading pygments (1.2MiB)
Downloading tf-keras (1.6MiB)
Downloading keras (1.3MiB)
Downloading ml-dtypes (4.7MiB)
Downloading tensorflow-probability (6.7MiB)
Downloading tensorflow (615.0MiB)
Downloading tensorboard (5.2MiB)
Downloading ml-dtypes
Downloading pygments
Downloading tensorboard
Downloading keras
Downloading tf-keras
Downloading tensorflow-probability
Downloading tensorflow
Installed 44 packages in 558ms
2025-08-27 15:23:28.050317: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`.
2025-08-27 15:23:28.052268: I external/local_xla/xla/tsl/cuda/cudart_stub.cc:32] Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used.
2025-08-27 15:23:28.059567: I external/local_xla/xla/tsl/cuda/cudart_stub.cc:32] Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used.
2025-08-27 15:23:28.077293: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:467] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
E0000 00:00:1756301008.102442 3400252 cuda_dnn.cc:8579] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered
E0000 00:00:1756301008.109697 3400252 cuda_blas.cc:1407] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered
W0000 00:00:1756301008.145385 3400252 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once.
W0000 00:00:1756301008.145450 3400252 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once.
W0000 00:00:1756301008.145455 3400252 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once.
W0000 00:00:1756301008.145459 3400252 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once.
2025-08-27 15:23:28.159909: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:210] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.
To enable the following instructions: AVX2 AVX512F AVX512_VNNI AVX512_BF16 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz
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2025-08-27 15:23:47.624290: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_platform.cc:51] failed call to cuInit: INTERNAL: CUDA error: Failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303)
Epoch 1/2
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Epoch 2/2
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Epoch 8/10
1/32 [..............................] - ETA: 0s - loss: 43.0723<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
18/32 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 39.3422<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
30/32 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 37.8079<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
32/32 [==============================] - 0s 4ms/step - loss: 38.1152
Epoch 9/10
1/32 [..............................] - ETA: 0s - loss: 45.3285<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
16/32 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 35.4772<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
26/32 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 35.1556<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
32/32 [==============================] - 0s 4ms/step - loss: 34.8808
Epoch 10/10
1/32 [..............................] - ETA: 0s - loss: 29.3974<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
13/32 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 29.7491<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
30/32 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 31.6581<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
32/32 [==============================] - 0s 4ms/step - loss: 32.1088
Done in 2.468547 secs
Epoch 1/2
1/3 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 2.3341<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
3/3 [==============================] - 1s 138ms/step - loss: 2.3038 - val_loss: 2.2154
Epoch 2/2
1/3 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 2.3662<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
3/3 [==============================] - 0s 34ms/step - loss: 2.3004 - val_loss: 2.2128
Epoch 1/2
1/3 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 52.8941<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
3/3 [==============================] - 0s 80ms/step - loss: 47.0024 - val_loss: 27.1291
Epoch 2/2
1/3 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 49.6579<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
3/3 [==============================] - 0s 69ms/step - loss: 46.6172 - val_loss: 26.8568
Fitting member 1 ...
Done in 5.082565 secs
Fitting member 2 ...
Done in 5.834889 secs
Fitting member 3 ...
Done in 5.732175 secs
Fitting normal
Fitting bernoulli
Fitting bernoulli_prob
WARNING:tensorflow:5 out of the last 13 calls to <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x7f9e15b671a0> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has reduce_retracing=True option that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details.
Fitting beta
WARNING:tensorflow:5 out of the last 11 calls to <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x7f9e1582c0e0> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has reduce_retracing=True option that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details.
Fitting betar
Fitting chi2
Fitting chi
Fitting exponential
Fitting gamma
Fitting gammar
Fitting gumbel
Fitting half_normal
Fitting horseshoe
Fitting inverse_gaussian
Fitting laplace
Fitting log_normal
Fitting logistic
Fitting negbinom
Fitting negbinom
Fitting pareto_ls
Fitting poisson
Fitting poisson_lograte
Fitting normal
Fitting bernoulli
Fitting bernoulli_prob
Fitting gamma
Fitting poisson
Epoch 1/2
1/29 [>.............................] - ETA: 18s - loss: 11.2004<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
10/29 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 10.4973 <08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
21/29 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 10.5750<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
29/29 [==============================] - 1s 26ms/step - loss: 10.6607 - val_loss: 7.6350
Epoch 2/2
1/29 [>.............................] - ETA: 0s - loss: 7.1379<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
12/29 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 9.7647<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
25/29 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 9.7869<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
29/29 [==============================] - 0s 9ms/step - loss: 9.5296 - val_loss: 6.8647
Fitting model with 1 orthogonalization(s) ... Fitting model with 2 orthogonalization(s) ... Fitting model with 3 orthogonalization(s) ... Fitting model with 4 orthogonalization(s) ... Fitting model with 5 orthogonalization(s) ... Fitting Fold 1 ...
Done in 2.583457 secs
Fitting Fold 2 ...
Done in 0.5346675 secs
Epoch 1/2
1/2 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 22.0463<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
2/2 [==============================] - 0s 14ms/step - loss: 22.4672
Epoch 2/2
1/2 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 21.8272<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
2/2 [==============================] - 0s 32ms/step - loss: 20.5671
Fitting Fold 1 ...
Done in 1.962278 secs
Fitting Fold 2 ...
Done in 0.4242845 secs
Epoch 1/2
1/2 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 22.0463<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
2/2 [==============================] - 0s 15ms/step - loss: 22.4672
Epoch 2/2
1/2 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 21.8272<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
2/2 [==============================] - 0s 17ms/step - loss: 20.5671
[ FAIL 4 | WARN 0 | SKIP 0 | PASS 748 ]
══ Failed tests ════════════════════════════════════════════════════════════════
── Error ('test_node.R:26:3'): node regression ─────────────────────────────────
<python.builtin.ModuleNotFoundError/python.builtin.ImportError/python.builtin.Exception/python.builtin.BaseException/python.builtin.object/error/condition>
Error in `py_module_import(module, convert = convert)`: ModuleNotFoundError: No module named 'keras.src.engine'
Run `reticulate::py_last_error()` for details.
Backtrace:
▆
1. └─deepregression::deepregression(...) at test_node.R:26:3
2. └─base::lapply(...)
3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
4. └─subnetwork_builder[[i]](...)
5. └─base::lapply(1:length(pp_in), function(i) pp_lay[[layer_matching[i]]]$layer(inputs[[i]]))
6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
7. └─pp_lay[[layer_matching[i]]]$layer(inputs[[i]])
8. ├─base::do.call(layer_class, layer_args)
9. └─deepregression (local) `<fn>`(...)
10. └─reticulate::import_from_path("node", path = python_path)
11. └─reticulate:::import_from_path_immediate(module, path, convert)
12. └─reticulate::import(module, convert = convert)
13. └─reticulate:::py_module_import(module, convert = convert)
── Error ('test_node.R:104:3'): node bernoulli ─────────────────────────────────
<python.builtin.ModuleNotFoundError/python.builtin.ImportError/python.builtin.Exception/python.builtin.BaseException/python.builtin.object/error/condition>
Error in `py_module_import(module, convert = convert)`: ModuleNotFoundError: No module named 'keras.src.engine'
Run `reticulate::py_last_error()` for details.
Backtrace:
▆
1. └─deepregression::deepregression(...) at test_node.R:104:3
2. └─base::lapply(...)
3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
4. └─subnetwork_builder[[i]](...)
5. └─base::lapply(1:length(pp_in), function(i) pp_lay[[layer_matching[i]]]$layer(inputs[[i]]))
6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
7. └─pp_lay[[layer_matching[i]]]$layer(inputs[[i]])
8. ├─base::do.call(layer_class, layer_args)
9. └─deepregression (local) `<fn>`(...)
10. └─reticulate::import_from_path("node", path = python_path)
11. └─reticulate:::import_from_path_immediate(module, path, convert)
12. └─reticulate::import(module, convert = convert)
13. └─reticulate:::py_module_import(module, convert = convert)
── Error ('test_node.R:190:3'): node multinoulli ───────────────────────────────
<python.builtin.ModuleNotFoundError/python.builtin.ImportError/python.builtin.Exception/python.builtin.BaseException/python.builtin.object/error/condition>
Error in `py_module_import(module, convert = convert)`: ModuleNotFoundError: No module named 'keras.src.engine'
Run `reticulate::py_last_error()` for details.
Backtrace:
▆
1. └─deepregression::deepregression(...) at test_node.R:190:3
2. └─base::lapply(...)
3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
4. └─subnetwork_builder[[i]](...)
5. └─base::lapply(1:length(pp_in), function(i) pp_lay[[layer_matching[i]]]$layer(inputs[[i]]))
6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
7. └─pp_lay[[layer_matching[i]]]$layer(inputs[[i]])
8. ├─base::do.call(layer_class, layer_args)
9. └─deepregression (local) `<fn>`(...)
10. └─reticulate::import_from_path("node", path = python_path)
11. └─reticulate:::import_from_path_immediate(module, path, convert)
12. └─reticulate::import(module, convert = convert)
13. └─reticulate:::py_module_import(module, convert = convert)
── Error ('test_node.R:276:3'): node overlap ───────────────────────────────────
<python.builtin.ModuleNotFoundError/python.builtin.ImportError/python.builtin.Exception/python.builtin.BaseException/python.builtin.object/error/condition>
Error in `py_module_import(module, convert = convert)`: ModuleNotFoundError: No module named 'keras.src.engine'
Run `reticulate::py_last_error()` for details.
Backtrace:
▆
1. ├─testthat::expect_warning(...) at test_node.R:276:3
2. │ └─testthat:::quasi_capture(...)
3. │ ├─testthat (local) .capture(...)
4. │ │ └─base::withCallingHandlers(...)
5. │ └─rlang::eval_bare(quo_get_expr(.quo), quo_get_env(.quo))
6. └─deepregression::deepregression(...)
7. └─base::lapply(...)
8. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
9. └─subnetwork_builder[[i]](...)
10. └─base::lapply(1:length(pp_in), function(i) pp_lay[[layer_matching[i]]]$layer(inputs[[i]]))
11. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
12. └─pp_lay[[layer_matching[i]]]$layer(inputs[[i]])
13. ├─base::do.call(layer_class, layer_args)
14. └─deepregression (local) `<fn>`(...)
15. └─reticulate::import_from_path("node", path = python_path)
16. └─reticulate:::import_from_path_immediate(module, path, convert)
17. └─reticulate::import(module, convert = convert)
18. └─reticulate:::py_module_import(module, convert = convert)
[ FAIL 4 | WARN 0 | SKIP 0 | PASS 748 ]
Error: Test failures
Execution halted
Flavor: r-devel-linux-x86_64-debian-gcc